In questo progetto viene presentato lo sviluppo di un nuovo framework di controllo condiviso per sistemi di manipolazione robotica. Raggiungere comportamenti robotici in grado di operare con successo in ambienti dinamici comporta numerose sfide, tra cui la gestione della complessità ambientale, l'evitare guasti critici e l'adattamento a nuovi compiti. Queste sfide sono spesso affrontate tramite schemi di controllo basati sull'interazione uomo-robot, che sfruttano le capacità cognitive dell'uomo per compensare la mancanza di conoscenza del sistema.
Nel contesto del controllo condiviso sono state proposte diverse architetture, che differiscono per i ruoli assegnati a uomo e robot nelle fasi di percezione, azione e pianificazione durante i compiti.
Questo studio propone un nuovo schema in cui uomo e robot condividono quasi equamente i ruoli, essendo entrambi dotati di specifiche forme di autonomia e collaborando continuamente per raggiungere gli obiettivi desiderati. Questo approccio richiede uno scambio di informazioni tra uomo e robot, che tuttavia è prevalentemente implicito. Di conseguenza, l'intelligenza locale del robot deve interpretare lo scenario di lavoro e le intenzioni dell'utente, utilizzando sensori esterocettivi, come telecamere, e sensori propriocettivi, come IMU e sensori di forza, integrati nel robot.
Il problema della presa e manipolazione robotica con mani destre sarà affrontato come caso di studio paradigmatico e utilizzato per la validazione sperimentale. È ben noto, soprattutto nelle applicazioni protesiche, che gli utenti non possono controllare direttamente tutti i gradi di libertà di una mano robotica antropomorfa. Per affrontare questa limitazione, sono stati proposti diversi approcci, come quelli basati sulle sinergie, per semplificare il mapping tra gli input dell'utente e i movimenti della mano. Tuttavia, in tali applicazioni, il controllo umano—che comprende pianificazione e azione—è essenziale e non può essere completamente sostituito da un comportamento completamente autonomo del dispositivo.
Questo progetto si pone un duplice obiettivo. Da un lato, si vuole migliorare il ruolo dell'uomo nel loop di controllo, studiando l'interazione tra input di controllo basati su sEMG e feedback aptico, ottenuti tramite stimolazioni cutanee e dispositivi indossabili vibrotattili. Ciò consentirà all'utente di controllare direttamente la forza esercitata dalla mano, permettendo una regolazione fine. Dall'altro lato, per ridurre la complessità del compito e il carico cognitivo richiesto all'utente, la mano sarà dotata di autonomia locale che, in base allo scenario applicativo, selezionerà la configurazione di pre-grasp più adeguata e le modalità di presa più adatte. Questa autonomia richiederà il riconoscimento del particolare compito che l'utente sta svolgendo, basandosi sulle immagini della scena e sulla posizione relativa tra la mano e l'oggetto/posizione target.
Infine, l'interazione reciproca tra intelligenza umana e robotica sarà analizzata sperimentalmente per validare il metodo proposto.